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关键词： LSTM神经网络   烟丝水分   恒定控制   Profibus总线   吸湿能力   水分模型   出口湿度   出口温度  

摘要： 在烟丝加工过程中,水分分布受到温度、湿度多个因素的影响,控制系统无法准确反映整体水分情况;为全面提高加工型香烟的质量水平,设计基于LSTM神经网络的烟丝水分恒定控制系统;部署Profibus控制总线,并在线路体系中连接水分检测仪与水分恒定器,完成烟丝水分恒定控制系统的硬件设计;在系统软件设计方面,构建LSTM神经网络单元,根据烟叶吸湿能力分析条件,求解具体的水分分布模型,实现基于LSTM神经网络的烟丝水分模型建模;分别计算烟叶出口湿度与出口温度,并联合传递函数逼近参量与恒定时滞参数,完成对控制参数的整定处理,再联合相关应用部件,实现基于LSTM神经网络的烟丝水分恒定控制系统设计;实验结果表明,LSTM神经网络模型作用下,生丝含水量被稳定控制在13%~18%数值之间,不会因水分过量问题而导致香烟质量水平无法达到实际加工标准。

关键词： FPGA   无线传感器   评标   控制器   网络  

摘要： 无人机等现代设备日益依赖于精确的无线传感器网络,但频繁的信号丢失和错误传输对其性能构成挑战。为此,研究提出了一种基于现场可编程门阵列的无线传感器应用评标系统网络控制器设计。该设计利用了FPGA结合ADS8365模数转换器和三轴振动传感器,并采用CC3200 RF电路模块实现无线通信。结果显示,在2 m测试距离下,所设计控制器的准确率为99%,漏包率为0.000 6%,传输速率高达0.230 M/s。在22 m距离下,该控制器的错误率和数据丢失率分别仅为0.042 1%和0.012 1%,远低于其他控制器。可以发现,所设计控制器在提高数据传输准确率和处理高峰数据流量方面具有显著优势。该研究对于未来无人机及其他设备在无线传感器网络中的数据处理具有重要意义。

关键词： 网络文学   本质特征   创作路径  

摘要： 网络文学是当代文学与新媒介相结合而产生的文学新形式,具有立足人民性根本立场进行互动式、多元化文艺创作等本质特征。新时代,要发展好、规范好、依托好网络文学,必须以习近平文化思想为统领,借助网络文学讲好中国故事、传播好中国声音、传承好中华优秀传统文化,引领网络文学健康发展。

关键词： 知识异质性   技术生态位   网络中心性   军民融合   协同创新  

摘要： [目的/意义]当前,我国军民融合技术创新正处于深度融合发展阶段,优化军民融合企业技术生态位,增强可持续创新能力至关重要。[方法/过程]以2015—2022年我国军民融合概念股上市企业获批专利为研究样本,利用STATA 16.0软件,采用固定效应回归模型,探究知识异质性对技术生态位宽度和重叠度的影响机理以及合作网络中心性的调节作用。[结果/讨论]知识异质性对军民融合企业技术生态位宽度的影响呈倒U型,而对技术生态位重叠度的影响呈U型,但不显著。当网络中心性较高时,适度的知识异质性对技术生态位宽度的作用程度更大。

关键词： 网络营销   短视频营销   精准定位   营销策略  

摘要： 在当前数字化时代,互联网已经逐步发展成为人们获取信息、互动交流的主要渠道。在此环境下,传统营销方式受到限制,网络营销因其广阔的覆盖面、高效的传播速度逐步被大众所认可。近几年来,在网络营销领域中,短视频平台也因其高娱乐性、高话题性的特点快速发展起来,并发展成为当下网络消费者接收网络信息的主流平台。例如,抖音、快手、微博短视频、淘宝短视频等都给企业提供了一个更加直观、生动的宣传方式。企业利用短视频等新型网络营销方式能够更好地与目标受众进行沟通、互动,帮助企业提升市场影响力和品牌知名度。本文以此为研究切入点,分析得出当前电子商务环境下企业进行网络营销策略创新的方法。

关键词： 可重构智能反射面   信道估计   超分辨网络   深度残差网络  

摘要： 为了在可重构智能反射面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助通信系统中精确估计信道,并解决信道估计开销过高的问题,提出了一种基于快速超分辨率卷积神经网络(Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network,FSRCNN)的信道估计方案。在信道估计的初始阶段,选择关闭部分反射元件,并借助少量导频信号完成信道估计,将估计结果视为低精度与低分辨率(Low Resolution,LR)的图像,通过线性插值将其扩展为具有低精度的高分辨率(High Revolution,HR)图像。随后,利用FSRCNN提高估计结果的精度,并通过基于深度残差网络的噪声去除模型(CNN-based Deep Residual Network,CDRN)进一步提升信道估计的准确性。数值结果表明,相较于基准方案,所提的信道估计方案在保持低信道估计开销的同时,得到了更准确的信道估计结果。

关键词： 土壤水分   Sentinel-1/2   径向基函数神经网络   干热河谷   土壤水分反演  

摘要： 土壤水分对水文和气候过程有重要影响,充分、准确地掌握土壤水分状态对水文模拟、生态治理等具有十分重要的研究价值。本文针对元谋干热河谷区土壤水分反演问题,利用PSO_GA组合优化的RBF神经网络构建了一种新的土壤水分反演模型。试验利用Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据,首先采取适用于研究区低矮植被覆盖类型的水云模型校正植被散射影响;然后将得到的VV和VH极化的土壤直接后向散射系数及交叉极化差代入构建的模型中,实现了对云南省元谋县干热河谷区土壤体积含水量的遥感反演;最后将反演结果与实测的土壤体积含水量数据进行对比验证。结果显示,两者的均方根误差为0.55%m 3/m^(3),决定系数(R^(2))为0.855,对比传统RBF神经网络模型,精度提升明显。将反演结果与NDVI值进行相关分析,结果显示两者的决定系数(R 2)为0.5127。因此,基于Sentinel-1雷达影像数据,利用水云模型和PSO_GA组合优化的RBF神经网络反演的土壤体积含水量具有极高的精度,验证了在干热河谷区大范围土壤水分监测的可行性。

关键词： 支架现浇施工   高支模支架体系   高斯贝叶斯网络   安全评定  

摘要： 高支模支架体系在桥梁等大型基础设施建设中应用广泛,其安全性能评定是确保工程稳定性和施工人员安全的关键,传统的安全评定方法依赖于静力学分析和工程经验,难以考虑多种不确定性因素。文章以某城市高架桥为例,提出一种基于高斯贝叶斯网络(GBN)的高支模支架体系安全性能评定方法,通过建立有限元模型,考虑结构自重、温度荷载、不均匀沉降三个关键因素,获取支架体系在不同荷载组合下网络训练数据,构建具有复杂映射关系的高斯贝叶斯网络模型,实现对支架体系安全性的动态评估。结果表明,数据训练后的高斯贝叶斯网络能够准确地实现高支模支架体系安全性能评定,为高支模支架体系安全评定提供了一种新的方法和思路。

关键词： 基坑工程   变形预测   机器学习   支护结构  

摘要： 为了更精准地预测基坑开挖引起的支护结构侧移,采用支持向量机模型、传统人工神经网络模型及2种考虑时序性输入的循环神经网络模型,建立了不同基坑支护结构最大侧移、同一基坑不同工况支护结构侧移的预测模型.结果显示,人工神经网络可以根据工程实测数据实时更新和预测支护结构变形,有助于及时规划工程下一步施工工艺.在支护结构不同工况侧移的预测上,考虑了时序性输入的循环神经网络模型效果优于传统人工神经网络模型.

关键词： 强化学习   网络协议   网络参数   物联网   移动端   基础设施   非均匀分布  

摘要： 物联网(IoT)设备的数量预计在未来几年将大幅增长。这些非均匀分布的密集型网络将包括具有不同速度的移动端设备。这需要有效的算法来管理所有这些设备,同时将冲突和功耗保持在最低水平。长距离(LoRa)是领先的低功耗广域网(LPWAN)技术,LoRaWAN是LoRa的领先LPWA网络协议。LoRa使用Chirp扩频(CSS)技术,具有功耗低、抗干扰能力强等优点,另外,LoRaWAN网络需要的基础设施很少,其可扩展性可以通过向网络中添加更多网关来提高,这使得LoRaWAN成为一种有吸引力的低成本物联网解决方案,用于将数据从LoRa设备传输到用户,也可以将控制命令从用户传输到LoRa设备。